Akihito Taya 研究室
主宰者：Akihito Taya
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、スマートフォンやウェアラブルデバイスなどの身近な機器に搭載されたセンサーやLiDAR、無線信号を活用して、接触せずに人間の状態や行動を検知・監視する技術の開発に取り組んでいます。具体的には、スマートフォンのセンサーデータから呼吸量を計測したり、携帯端末の日常的な利用パターン（位置情報、活動量、通話頻度など）から産後抑うつやストレス状態などの心身の変化を検出したりするシステムを構築しています。これらの手法は、従来の問診票や測定機器に依存しない客観的で継続的な健康状態の把握を実現します。
さらに、無線通信網やセンサーネットワークに接続された多数のデバイス間で機械学習モデルを分散して訓練する技術も開発しています。プライバシー保護とエッジデバイスの計算負荷削減を両立させつつ、ユーザーの移動パターンやデバイス間の通信制約を考慮した学習方法の確立を目指しています。同時に、Wi-Fi信号の伝播特性から室内環境の物体検知を行う方式や、災害時の自動体外式除細動器の位置情報提供など、センシング技術の実社会への応用も進めており、人々の安全と利便性の向上に貢献する実装型の研究を展開しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
外部リンク
関連研究室(8 件)
- 心理学Zilu Liang 研究室東京大学論文 148 件·共通: うつ, 精神疾患, AI・機械学習, 機械学習 +13
- 工学Ryo Natsuaki 研究室東京大学論文 181 件·共通: 通信, 電気・電子, AI・機械学習, 機械学習 +11
- 医学Toshi A. Furukawa 研究室京都大学論文 105 件·共通: うつ, 精神疾患, 機械学習, 神経・精神疾患 +10
- 計算機科学Hiroshi Saruwatari 研究室東京大学論文 189 件·共通: 通信, 電気・電子, AI・機械学習, 学習 +9
- 医学Toshihisa Anzai 研究室北海道大学論文 101 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 学習 +10
- 医学Takahiro Tabuchi 研究室Tohoku University Hospital論文 101 件·共通: うつ, 精神疾患, 神経・精神疾患, 行動 +7
- 計算機科学Takahiro Ogawa 研究室北海道大学論文 103 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 学習 +9
- 医学Yohei Okada 研究室京都大学論文 102 件·共通: 機械学習, 機械, 学習, システム +9
研究成果（36 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/taes.2026.3708812
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2026.3690200
- [2026] AEDHunter: Investigating AED Retrieval in the Real World via Gamified Mobile Interaction and SensingDOI: https://doi.org/10.1145/3789689
- DOI: https://doi.org/10.36227/techrxiv.176945933.35607093/v1
- [2026] A Mechanical Wi-Fi Antenna Device for Automatic Orientation Tuning with Bayesian OptimizationDOI: https://doi.org/10.1109/ccnc65079.2026.11366440
- DOI: https://doi.org/10.1109/sensys-adjunct71932.2026.00066
- DOI: https://doi.org/10.1145/3774906.3802752
- DOI: https://doi.org/10.1145/3737899.3768524
- DOI: https://doi.org/10.1145/3714394.3754405
- DOI: https://doi.org/10.1145/3706599.3719746
続きを表示（残り 26 件）閉じる
- DOI: https://doi.org/10.1007/s40860-025-00249-z
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsp.2025.3633721
- DOI: https://doi.org/10.1145/3675094.3677579
- [2024] Sensing SNR-Based Feature Selection of Beamforming Feedback Toward Firmware-Agnostic WiFi SensingDOI: https://doi.org/10.1109/lwc.2024.3373757
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51664.2024.10454792
- [2024] Beamforming Feedback-Based Line-of-Sight Identification Toward Firmware-Agnostic WiFi SensingDOI: https://doi.org/10.1109/ojvt.2024.3440400
- [2024] Toward Detecting Maternity Neurosis by Using Passive Mobile Sensing: Preliminary InvestigationDOI: https://doi.org/10.1109/healthcom60970.2024.10880785
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51664.2024.10454772
- DOI: https://doi.org/10.23919/transcom.2024ebp3056
- DOI: https://doi.org/10.1145/3675094.3677583
- DOI: https://doi.org/10.1145/3643832.3661401
- DOI: https://doi.org/10.1109/lsp.2023.3324573
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51644.2023.10060680
- [2023] Convergence Visualizer of Decentralized Federated Distillation with Reduced Communication CostsDOI: https://doi.org/10.1109/globecom54140.2023.10437801
- [2023] Lenalidomide derivatives and proteolysis-targeting chimeras for controlling neosubstrate degradationDOI: https://doi.org/10.1038/s41467-023-40385-9
- DOI: https://doi.org/10.1109/icufn57995.2023.10200773
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2023-spring57618.2023.10200424
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3304374
- DOI: https://doi.org/10.1587/comex.2022xbl0051
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3165029
- [2022] Decentralized and Model-Free Federated Learning: Consensus-Based Distillation in Function SpaceDOI: https://doi.org/10.1109/tsipn.2022.3205549
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii52469.2022.9708870
- [2021] Combining Public Machine Learning Models by Using Word Embedding for Human Activity RecognitionDOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops51409.2021.9431141
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.orglett.0c04087
- DOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops51409.2021.9431137
科研費（0 件）
まだデータがありません（KAKEN 取り込み後に表示）。
所属学会・役職（0 件）
まだデータがありません（学会データ連携後に表示）。